Python Pandas如何读取文件（详细实现————） _读取文件

本文概述

从CSV文件读取
从JSON读取
从SQL数据库读取

从CSV文件读取csv代表逗号分隔值, 它定义为一种简单的文件格式, 使用特定的结构来排列表格数据。它以纯文本格式存储表格数据, 例如电子表格或数据库, 并具有通用的数据交换格式。将csv文件打开到excel文件中, 并且行和列数据定义标准格式。
将csv文件读入pandas DataFrame是快速而直接的。我们不需要编写几行代码来打开, 分析和读取Pandas中的csv文件。相反, 我们可以在一行中执行这些操作, 并将数据存储在DataFrame中。
【Python Pandas如何读取文件（详细实现————）】为了读取Pandas文件, 首先我们必须将数据从文件格式加载到DataFrame中。你只需要一行即可在代码中加载数据。

Name, Hire Date, Salary, Leaves RemainingJohn Idle, 08/15/14, 50000.00, 10Smith Gilliam, 04/07/15, 65000.00, 6Parker Chapman, 02/21/14, 45000.00, 7Jones Palin, 10/14/13, 70000.00, 3Terry Gilliam, 07/22/14, 48000.00, 9Michael Palin, 06/28/13, 66000.00, 8

df = pd.read_csv('a.csv')

代码

import pandasdf = pandas.read_csv('hrdata.csv')print(df)

在上面的代码中, 三行代码足以读取文件, 而其中只有一行正在执行实际工作, 即pandas.read_csv()。
输出

NameHire DateSalaryLeaves Remaining0John Idle08/15/1450000.0101Smith Gilliam04/07/1565000.082Parker Chapman02/21/1445000.0103Jones Palin10/14/1370000.034Terry Gilliam07/22/1448000.075Michael Palin06/28/1366000.08

但是, Pandas在DataFrame中也使用从零开始的整数索引。我们没有告诉它我们的索引应该是什么。
从JSON读取如果你有任何JSON文件, Pandas可以通过单行代码轻松读取它。

df =pd.read_json('hrdata.json')

它允许索引通过嵌套工作。
Pandas将列表列表转换为DataFrame, 还分别定义列名称。 JSON解析器负责将JSON文本转换为另一个表示形式, 该表示形式必须根据JSON语法接受所有文本。它还可以接受非JSON形式或扩展名。
阅读之前, 我们必须导入JSON文件。

import pandas as pddata = http://www.srcmini.com/pd.read_json('hrdata.json') print(data)

输出

NameHire DateSalaryLeaves Remaining0John Idle08/15/1450000.0101Smith Gilliam06/01/1565000.062Parker Chapman05/12/1445000.073Jones Palin11/01/1370000.03 4Terry Gilliam08/12/1448000.095Michael Palin05/23/1366000.08

从SQL数据库读取为了从SQL读取文件, 首先, 你需要使用Python库建立连接, 然后将查询传递给pandas。在这里, 我们使用SQLite进行演示。
首先, 我们必须安装pysqlite3并在终端中运行以下命令：